CDPSE認(rèn)證全稱為CertifiedDataPrivacySolutionsEngineer,旨在評估技術(shù)專業(yè)人員通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)隱私的能力,以使組織能夠增強(qiáng)隱私技術(shù)平臺和產(chǎn)品,從而為消費(fèi)者帶來利益,建立信任,以及促進(jìn)數(shù)據(jù)隱私。ISACA協(xié)會發(fā)現(xiàn)在眾多企業(yè)中,負(fù)責(zé)隱私政策落地和實(shí)施的IT人員缺乏相應(yīng)的專業(yè)知識和培訓(xùn)。大部
戴躍,華東師范大學(xué)紫江特聘教授,從教于通信與電子工程學(xué)院和體育與健康學(xué)院。2002年畢業(yè)于馬尼托巴大學(xué)醫(yī)學(xué)院生理系,師從LarryJordan教授,獲神經(jīng)生理學(xué)博士學(xué)位;2002在美國華盛頓大學(xué)(UniversityofWashington)醫(yī)學(xué)院生理與生物物理學(xué)系師從MarcBinder教授,從事博士后研究。2004
本書主要內(nèi)容包括:MCGS初級應(yīng)用、MCGS中級應(yīng)用、MCGS實(shí)訓(xùn)應(yīng)用、MCGS觸摸屏應(yīng)用、附錄。
本書以實(shí)戰(zhàn)案例為先導(dǎo),協(xié)助讀者選定合適的大數(shù)據(jù)預(yù)處理工具和方法進(jìn)行多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成、歸約和存儲,完成數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析過程和數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化;針對敏感指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏以及對大數(shù)據(jù)治理實(shí)施過程中產(chǎn)生的體系、方法、軟件、模型等進(jìn)行歸納整理,形成知識庫。
本實(shí)訓(xùn)教材共包含9個(gè)實(shí)訓(xùn)。實(shí)訓(xùn)1-7介紹了Linux的安裝和配置、Hadoop的安裝和配置、HDFS操作方法和基礎(chǔ)編程、HBase與Hive的安裝和配置、MapReduce基礎(chǔ)編程、Spark的安裝和配置、Hadoop開發(fā)環(huán)境的安裝和部署。實(shí)訓(xùn)8和實(shí)訓(xùn)9通過兩個(gè)綜合案例對全書進(jìn)行了總結(jié)。每個(gè)實(shí)訓(xùn)均設(shè)置了實(shí)訓(xùn)目的、實(shí)訓(xùn)要
本書試圖以基因?yàn)楦?把基因的結(jié)構(gòu)模型、復(fù)制機(jī)制、變異進(jìn)化的原理和互聯(lián)網(wǎng)的鏈?zhǔn)絺鲗?dǎo)、指數(shù)增長、迭代創(chuàng)新等現(xiàn)象結(jié)合起來展開思考,觸類旁通,面向數(shù)字政府的場景,探討數(shù)字政府建設(shè)中的組織管理問題。使用督辦清單、分工清單、制度清單加強(qiáng)資源管理,以打造規(guī)范化、智能化、微活力的電子政務(wù),促進(jìn)電子政務(wù)這一新型辦公手段高效、精準(zhǔn)為政為民
本書在內(nèi)容編排上共設(shè)置五章:第一章基于大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與發(fā)展、大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用價(jià)值與挑戰(zhàn)、大數(shù)據(jù)時(shí)代及其特征方面詮釋大數(shù)據(jù)理論與大數(shù)據(jù)時(shí)代;第二章解讀大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)與技術(shù),內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)SPSSModeler及其文本挖掘、大數(shù)據(jù)存儲與管理研究;第三章分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其常用算
本書將現(xiàn)場總線控制技術(shù)與工程應(yīng)用相結(jié)合,先簡單介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)通信的基礎(chǔ)知識;再從工程應(yīng)用角度出發(fā),以項(xiàng)目案例的形式介紹了CAN、PROFIBUS-DP/PA、工業(yè)以太網(wǎng)、PROFINETIO、AS-I等總線的規(guī)范、技術(shù)特點(diǎn)、組態(tài)方法,以及經(jīng)典WinCCV7.3及TIAPortalWinCCV13組態(tài)軟件的特點(diǎn)、組態(tài)與應(yīng)
本書詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的相關(guān)理論和技術(shù)。全書共8章,內(nèi)容包括概述、大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、分布式消息系統(tǒng)Kafka、日志采集系統(tǒng)Flume、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)集成、ETL工具Kettle、使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。本書在第3章至第8章中安排了豐富的實(shí)踐操作,以便讀者更好地學(xué)習(xí)和掌握數(shù)據(jù)采集